Durante los años de la burbuja puntocom vimos cómo decenas de compañías regalaban prácticamente cualquier cosa imaginable. Conexiones a internet, CDs, almacenamiento, servicios financieros, transporte, alojamiento o comercio electrónico.
La lógica era siempre la misma: perder dinero hoy para construir una posición dominante mañana en un mercado cuyo tamaño, en muchos casos, era todavía una hipótesis más que una realidad.
Muchas de aquellas compañías desaparecieron cuando la realidad terminó imponiéndose a las presentaciones de PowerPoint. Otras sobrevivieron y terminaron convirtiéndose en gigantes. Pero todas compartían una característica: la convicción de que el crecimiento justificaba cualquier nivel de subsidio.
Cada vez resulta más difícil no ver paralelismos con lo que está ocurriendo en la industria de la inteligencia artificial.
La última demostración llega de Shift, una startup que ha comenzado a ofrecer limpieza gratuita de apartamentos en Nueva York. A primera vista parece una promoción absurda. Una empresa envía a una persona a limpiar tu vivienda, no te cobra nada y se marcha.
Los datos de entrenamiento para robótica se han convertido en uno de los recursos más escasos de toda la industria de la inteligencia artificial
En una ciudad como Manhattan, donde una limpieza estándar puede costar fácilmente entre 150 y 300 dólares, la propuesta parece desafiar cualquier lógica económica elemental.
Pero obviamente hay una trampa. O, más exactamente, un modelo de negocio: los operarios de Shift realizan la limpieza llevando una cámara que registra toda la actividad desde una perspectiva en primera persona.
Cada movimiento, cada objeto manipulado, cada decisión tomada para limpiar una cocina desordenada o un baño hecho un asco queda registrado y posteriormente anonimizado. Lo que la empresa obtiene no es una vivienda limpia, sino algo mucho más valioso: datos de entrenamiento para sistemas de inteligencia artificial y, sobre todo, para robots.
Y es aquí donde la historia se vuelve interesante: si asumimos que un operador cobra alrededor de 20 dólares por hora y añadimos costes de coordinación, equipamiento, seguros, anonimización y gestión, cada sesión podría estar saliéndole aproximadamente por unos 50 dólares a la compañía. Desde la óptica tradicional parece un gasto. Desde la óptica de la economía de los datos, es una ganga.
La razón es simple: los datos de entrenamiento para robótica se han convertido en uno de los recursos más escasos de toda la industria de la inteligencia artificial. Mientras los grandes modelos lingüísticos pudieron alimentarse durante años con cantidades masivas de texto extraídas de internet, los robots necesitan algo mucho más complejo: observar cómo los humanos interactúan con el mundo físico.
Lo único que parece claro es que existe una carrera frenética por acumular activos considerados estratégicos, y que esos activos son datos
Limpiar una encimera, recoger ropa del suelo, vaciar un lavavajillas o mover objetos en espacios reducidos son tareas aparentemente triviales para una persona. Para un robot representan algunos de los problemas más difíciles de resolver. Implican percepción espacial, planificación, adaptación a entornos impredecibles y manipulación física de objetos que nunca son exactamente iguales.
Por eso una hora de vídeo anotado para entrenamiento robótico puede cotizarse entre los 100 y 500 dólares. Por eso los datasets especializados para manipulación robótica alcanzan habitualmente valores entre 50,000 y 200,000 dólares.
Y por eso un mercado que movía unos 753 millones de dólares en 2024 tiene previsiones de alcanzar los 6,750 millones en 2031, con tasas de crecimiento cercanas al 37% anual.
Visto así, regalar una limpieza deja de parecer una locura. Si una sesión genera varias horas de datos útiles para entrenar sistemas robóticos, el valor obtenido puede superar ampliamente el coste del servicio prestado. La limpieza gratuita no es el producto. El producto eres tú. O, más exactamente, tus actividades domésticas convertidas en datos.
¿Alguna diferencia con los modelos de negocio que marcaron la era de internet? En realidad, muy pocas: Google regaló búsquedas para construir un imperio publicitario. Facebook regaló redes sociales para capturar atención y datos personales.
Uber subvencionó trayectos durante años para conquistar mercados. Amazon sacrificó márgenes durante décadas para ganar escala.
Ahora vemos empresas regalando servicios físicos porque los datos necesarios para entrenar la próxima generación de sistemas de inteligencia artificial tienen un valor potencial enorme. La cuestión es que, igual que ocurrió durante la burbuja puntocom, gran parte de ese valor sigue siendo especulativo.
Nadie sabe con certeza qué empresas dominarán la futura economía robótica. Nadie sabe qué modelos terminarán imponiéndose. Nadie sabe si los ingresos futuros justificarán realmente las inversiones actuales. Lo único que parece claro es que existe una carrera frenética por acumular activos considerados estratégicos, y que esos activos son datos.
En este contexto, la limpieza gratuita de apartamentos en Manhattan deja de ser una curiosidad para convertirse en un síntoma. Un síntoma de una industria que empieza a comportarse exactamente igual que las compañías de internet de finales de los noventa: quemando capital para adquirir algo que esperan monetizar en el futuro.
La historia nos enseña que algunas de esas apuestas terminarán construyendo empresas gigantescas. También nos enseña que muchas otras acabarán siendo simples notas a pie de página en la próxima explosión de una burbuja.
Porque cuando una compañía llama a tu puerta para limpiarte la casa gratis, probablemente no esté en el negocio de la limpieza: probablemente esté en el negocio de intentar comprar el futuro. Y, como ocurrió hace veinticinco años, todavía nadie sabe cuánto vale realmente.
***Enrique Dans es profesor de Innovación en IE University.
